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[主观题]

下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果,月租金为自变量,出租率为因变量: 回归统计: MultipleR RSquare AdjustedRSquare 标准误差 0.7951 0.6322 0.6117 2.6858 方差分析 Df SS MS F Significa..

下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果,月租金为自变量,出租率为因变量: 回归统计: MultipleR RSquare AdjustedRSquare 标准误差 0.7951 0.6322 0.6117 2.6858 方差分析 Df SS MS F SignificanceF 回归 1 223.1403 223.1403 30.9332 2.798E-05 残差 18 129.8452 7.213.6 总计 19 352.9855 系数估计和检验 Coefficient 标准误差 T Stat P-Value Lower95% Upper95% Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 XVariable 0.2492 0.0448 5.5618 0.0000 0.1551 0.3434 根据回归分析结果,下列判断正确的是()。

A、出租率与月租金价格之间的线性关系为:下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果,月租金为自变量,出租率为因变量: 回归=49.3177+0.2492x

B、回归系数下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果,月租金为自变量,出租率为因变量: 回归=0.2492,表示:月出租率增加1%,月租金平均增加0.2492%

C、下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果,月租金为自变量,出租率为因变量: 回归=63.22%,表明在出租率的变差中被出租率与月租金之间的线性关系所解释的比例为63.22%,回归方程的拟合程度一般

D、估计标准误差Se=2.6858,表示,当用月租金来预测出租率时,平均的预测误差为2.6858%,表明预测误差不大

E、方差分析中SignificanceF=2.798E-05<0.05,说明两者线性关系显著<br>

F、回归系数检验的P-Value=0.0000<0.05,说明回归系数通过显著检验<br>

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第1题

在一元线性回归分析中()。

A.回归方程是根据最小二乘法确定的

B.判定系数r2测度了回归直线的拟合程度

C.估计标准误差Sy测度了实际观测点在直线周围的散布程度

D.线性关系的检验是检验自变量与因变量之间的线性关系是否显著

E.回归系数的检验是检验自变量对因变量的影响是否显著

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第2题

多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别在于有不止一个( )

A.判定系数R2

B.估计标准误

C.因变量

D.自变量

E.因变量和自变量

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第3题

完成下面的一元回归方差分析表(表8-12)。 表8-12 一元回归方差分析表 变差来源 df SS M
完成下面的一元回归方差分析表(表8-12)。

表8-12 一元回归方差分析表

变差来源dfSSMSFF统计量的显著性水平(Signifcnnce F)回归7000残差——总计98100——
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第4题

与常规的线性回归不同的是,空间回归()。

A.因变量需要符合正态分布

B.考虑了样本之间的相互影响

C.残差独立

D.自变量和因变量之间的关系是非线性的

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第5题

多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别在于有不止一个( )。

A.判定系数R2

B.估计标准误

C.因变量

D.自变量

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第6题

当自变量和因变量都是分类变量时,适用那种统计方法进行分析()

A.卡方分析

B.回归与相关

C.秩方法

D.方差分析

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第7题

回归分析和相关分析的关系是( )

A.回归分析可用于估计或预测

B.相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度

C.回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测

D.相关分析需区分自变量和因变量

E.相关分析是回归分析的基础

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第8题

回归分析和相关分析的关系是( )。

A.回归分析可用于估计或预测

B.相关分析是研究变量之间相互依存关系的密切程度

C.回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测

D.相关分析需区分自变量和因变量

E.相关分析是回归分析的基础

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第9题

当因变量y与自变量x为线性关系,称为()。

A.线性分析

B.一元回归

C.线性回归

D.一元线性回归

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